ChatGLM2-6B本地部署

ChatGLM2-6B本地部署

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

1. 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
2. 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
3. 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
4. 更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

1. 项目克隆：

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
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cd ChatGLM2-6B
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2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt
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其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 以上的版本，以获得最佳的推理性能。

3. 安装GIT LFS

下载地址：https://git-lfs.com/（当下最新版本：V3.3.0）

测试是否安装成功：

# 打开Git Bash,输入：
$ git lfs install 
> Git LFS initialized    # 出现此消息说明安装成功
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4. 从Hugging Face Hub 下载模型

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
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5. 将模型下载到ChatGLM-6B文件夹内

6. 模型量化

默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：

# 按需在web_demo.py中修改，目前只支持 4/8 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()
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其中"THUDM/chatglm2-6b"需修改为你本地部署的路径，如"D:\ChatGLM2-6B"。

注：我使用的是8G的3060ti，模型量化选着int4

7. 启动web_demo.py

python web_demo.py
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8.API部署

首先需要安装额外的依赖

pip install fastapi uvicorn
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将api.py中的"THUDM/chatglm2-6b"修改为"D:\ChatGLM2-6B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\ChatGLM2-6B", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("D:\ChatGLM2-6B", trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()
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注：我使用的是8G的3060ti，这里需要使用模型量化，不然会出现显存爆了的情况

运行仓库中的 api.py

python api.py
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默认部署在本地的 8000 端口，通过 POST 方法进行调用

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
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得到的返回值为

{
  "response":"你好
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